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# 최신 Kubernetes용 SageMaker AI Operator
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이 섹션은 AWS Controllers for Kubernetes(ACK)를 사용하는 Kubernetes용 SageMaker AI Operators를 기반으로 합니다.

**중요**  
현재 `v1.2.2`버전 이하의 [Kubernetes용 SageMaker Operators](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/tree/master)를 사용하고 있다면 [Amazon SageMaker용 ACK 서비스 컨트롤러](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller)로 리소스를 마이그레이션하는 것이 좋습니다. ACK 서비스 컨트롤러는 [Kubernetes용AWS 컨트롤러(ACK)](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/)를 기반으로 하는 차세대 Kubernetes용 SageMaker Operators입니다.  
마이그레이션 단계에 대한 자세한 내용은 [리소스를 최신 연산자로 마이그레이션](kubernetes-sagemaker-operators-migrate.md)섹션을 참조하세요.  
Kubernetes용 SageMaker Operators 오리지널 버전의 지원 종료에 대한 자주 묻는 질문에 대한 답변은 [Kubernetes용 SageMaker AI Operators 오리지널 버전 지원 종료 발표](kubernetes-sagemaker-operators-eos-announcement.md)섹션을 참조하세요.

[Kubernetes용 SageMaker AI Operators](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller)의 최신 버전은 각 컨트롤러가 AWS 서비스 API와 통신하는 [AWS Kubernetes 사용자 지정 컨트롤러를 빌드하기 위한 프레임워크인 Kubernetes용 컨트롤러(ACK)](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/ )를 기반으로 합니다. 이러한 컨트롤러를 통해 Kubernetes 사용자는 Kubernetes API를 사용하여 데이터베이스 또는 메시지 대기열과 같은 AWS 리소스를 프로비저닝할 수 있습니다.

Amazon SageMaker AI를 사용하여 기계 학습 모델을 훈련, 조정 및 배포하기 위해 ACK를 설치하고 사용하려면 다음 단계를 사용하세요.

**Topics**
+ [Kubernetes용 SageMaker AI Operators 설치](#kubernetes-sagemaker-operators-ack-install)
+ [Kubernetes용 SageMaker AI Operators 사용](#kubernetes-sagemaker-operators-ack-use)
+ [레퍼런스](#kubernetes-sagemaker-operators-ack-reference)

## Kubernetes용 SageMaker AI Operators 설치
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Kubernetes용 SageMaker AI Operators의 최신 버전을 설정하려면 [Machine Learning with the ACK SageMaker AI Controller](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/sagemaker-example/#setup)의 *Setup* 섹션을 참조하세요.

## Kubernetes용 SageMaker AI Operators 사용
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Amazon EKS를 사용하여 Amazon SageMaker AI용 ACK 서비스 컨트롤러로 기계 학습 모델을 훈련하는 방법에 대한 자습서는 [Machine Learning with the ACK SageMaker AI Controller](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/sagemaker-example/)를 참조하세요.

오토 스케일링 예시는 [Scale SageMaker AI Workloads with Application Auto Scaling](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/autoscaling-example/)을 참조하세요.

## 레퍼런스
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[Amazon SageMaker AI용 ACK 서비스 컨트롤러 GitHub 리포지토리](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller)도 참조하거나 [AWS Controllers for Kubernetes Documentation](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/community/overview/)을 읽어보세요.